研究提出预算受限的代码自改进编辑预评分方法
原文标题：Recursive Self-Improvement on a Budget: Scoring Code Edits Before They Run
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论文研究能改写自身脚手架（scaffold）的编码智能体如何在编辑被评估前选择扩展对象，用父代求解率与 diff 坐标拟合线性读出并冻结系数。在 HumanEval+ 留出集上，GPT-4o 十二次运行返回节点达 87.0%，高于父代率消融的 84.2%；Claude Sonnet 4.5 下为 86.6%。
- 问题
- 自改写脚手架编码智能体如何在评估前挑选值得扩展的编辑。
- 方法
- 用父代求解率与 diff 坐标拟合线性读出并冻结系数，结合 Thompson 采样选父代。
- 结果
- HumanEval+ 留出集 GPT-4o 十二次运行返回节点达 87.0%，父代率消融为 84.2%；Claude Sonnet 4.5 下为 86.6%。
- 影响
- 为预算受限的智能体自进化提供低成本编辑预筛手段，可直接用于代码智能体调优。
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